Abstract

Dieses Projekt erforscht, wie Markdown-Dokumente automatisiert überprüft, repariert und für den Einsatz in Wissensmanagement-Systemen optimiert werden können.
Im Fokus steht die Reduktion manueller Nacharbeit durch ein modulares Repair-Tool, das typische Formatierungsfehler behebt und konsistente Strukturen sicherstellt.
Das Vorhaben verbindet technische Umsetzung (Python, Modularisierung) mit methodischem Anspruch (Dokumentationsstandards, Integration ins PKM).
Es leistet einen Beitrag zur Effizienzsteigerung im digitalen Arbeiten, indem es die Grundlage für zuverlässige, maschinen- und menschenlesbare Dokumente schafft.

Zusammenfassung

Das Projekt entwickelt ein Werkzeug, das Markdown-Dateien automatisch repariert, vereinheitlicht und für den Einsatz in Wissensmanagement-Systemen optimiert.
Ziel ist es, Schreibfehler, Formatierungsprobleme und Inkompatibilitäten zuverlässig zu erkennen und ohne manuellen Aufwand zu beheben.

Problemstellung

Markdown ist ein flexibles, aber auch fehleranfälliges Format.

• Unterschiedliche Editoren erzeugen inkonsistente Strukturen.
• Offene Codeblöcke, unvollständige Listen oder falsche Anführungszeichen brechen Workflows.
• Manuelle Nachbearbeitung kostet Zeit und unterbricht den Arbeitsfluss.

Ansatz & Vorgehen

• Entwicklung eines automatisierten Repair-Tools für Markdown.
• Umsetzung modularer Funktionen wie:
  • Heading-Normalisierung (H1–H6 konsistent)
  • Listen-Korrektur
  • Schließen offener Codeblöcke
  • Link- und Bildvalidierung
  • TOC-Generierung zwischen Markern
• Orientierung am Keep a Changelog-Standard für transparente Entwicklungsdokumentation.
• Fokus auf Integration in KI-gestützte Wissensmanagement-Workflows (z. B. Obsidian, PKM).

Ergebnis & Wirkung

• Ein funktionierendes Tool, das Markdown-Dokumente in konsistenter Qualität bereitstellt.
• Erleichtert die Weiterverarbeitung in Obsidian, Paperless, n8n oder anderen Systemen.
• Lessons Learned: Die Aufspaltung in app.py und ausgelagerte Module (repair_tools.py) erhöht Übersichtlichkeit und Wartbarkeit.

Tech-Stack

• Python
• Modularisierung mit separaten Dateien (app.py, repair_tools.py)
• Markdown als Zielformat
• Optionale Integration mit PKM-Tools

Persönliche Note

Das Projekt war ein Experiment, wie sich Textqualität automatisiert sichern lässt. Besonders spannend war für mich die Kombination aus pragmatischer Markdown-Reparatur und langfristiger Einbettung in ein Second-Brain-System.

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